Almacenamiento y Enriquecimiento de la información

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© SolidQTM Press, 2015
Título:
Excel 2013, Power Pivot y DAX.
Tus análisis elevados a la enésima potencia
Autor: Salvador Ramos
Serie:
Analiza tu Negocio con Excel y Power BI.
Aprende de tus datos
SolidQ Global S.A.
Apartado de correos 202
03340 Albatera, Alicante, España
http://www.solidq.com
AUTOR
Soy experto en BI & Analytics
Director de Formación en SolidQ
SQL Server MVP desde el año 2003
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SOLIDQ
SolidQ, desde el año 2002, suministra servicios para plataformas Microsoft que le
ayudan a diseñar, integrar y optimizar su utilización de datos.
Combina una amplia experiencia técnica y de implementación en el mundo real, con
un compromiso firme en la transferencia de conocimiento, dada la combinación
única de dotes lectivas y experiencia profesional que nuestros mentores ofrecen. De
este modo, no solamente ayudamos a nuestros clientes a solventar sus necesidades
tecnológicas, sino que somos capaces de incrementar la capacidad técnica de sus
profesionales, dándoles una ventaja competitiva en el mercado. Por eso llamamos
Mentores a nuestros expertos: por su compromiso en asegurar el éxito de su
empresa y de sus equipos profesionales a largo plazo.
Nuestros expertos son profesionales reconocidos en el mercado, con más de 100
premios Microsoft MVP (Most Valuable Professional) obtenidos hasta la fecha. Se
trata de autores y ponentes en las conferencias más importantes del sector, con
varios centenares de ponencias presentadas en conferencias nacionales e
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Nuestra misión es la de transmitir todo el conocimiento adquirido resolviendo
problemas del mundo real para miles de clientes, escribiendo artículos y libros,
publicando whitepapers, creando contenidos educativos y formando a decenas de
miles de trabajadores de TI en todo el mundo, para que los proyectos de nuestros
clientes obtengan los mayores éxitos. Esta transferencia de conocimiento la
realizamos fundamentalmente con dos tipos de servicios:
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MAPA MENTAL
ÍNDICE
ADVERTENCIA LEGAL .................................................................................................... 0
AUTOR ........................................................................................................................... 1
SOLIDQ .......................................................................................................................... 2
MAPA MENTAL.............................................................................................................. 3
Introducción a Power Pivot........................................................................................... 6
Crear modelos de análisis con Power Pivot ................................................................ 12
Menú ‘Home’ ...................................................................................................... 14
Menú ‘Design’ ..................................................................................................... 20
Menú ‘Advanced’ ................................................................................................ 24
Cargar datos en Power Pivot ...................................................................................... 28
Iniciación a DAX........................................................................................................... 33
¿En qué punto del camino nos encontramos? ....................................................... 33
¿Qué es DAX? .......................................................................................................... 35
Sintaxis DAX ........................................................................................................ 35
Columnas Calculadas .............................................................................................. 40
Campos Calculados (Medidas) ................................................................................ 43
Uso de columnas calculadas vs campos calculados (medidas) .............................. 44
Funciones DAX ........................................................................................................ 46
Funciones heredadas de Excel ............................................................................ 46
Funciones de Agregación .................................................................................... 47
Funciones de navegación entre tablas a través de las relaciones ...................... 51
DAX en la práctica ....................................................................................................... 53
Entendiendo los contextos ..................................................................................... 53
Contexto de Fila (Row Context) .......................................................................... 54
Contexto de Consulta (Query Context) ............................................................... 55
Contexto de Filtro (Filter Context) ...................................................................... 56
Funciones DAX ........................................................................................................ 57
Funciones de Agregación terminadas en “X” ..................................................... 57
Funciones ALL() y ALLEXCEPT() ........................................................................... 60
Función FILTER() .................................................................................................. 61
Función CALCULATE().......................................................................................... 62
Funciones de Inteligencia de Tiempo (Time Intelligence) ...................................... 65
Ejemplo práctico DAX ............................................................................................. 68
ENLACES ESENCIALES .................................................................................................. 70
GRACIAS ...................................................................................................................... 71
Introducción a Power Pivot
Power Pivot es una tecnología que permite procesar y analizar información
compleja de forma muy eficiente y rápida. Su principal característica y la que le
aporta una enorme velocidad es que es una tecnología “In-Memory”, es decir que
tiene todos los datos en memoria con una alta compresión, para disminuir el espacio
que ocupa y aumentar la velocidad de análisis. Estos modelos de datos están
basados en tablas y relaciones.
Tiene tres “sabores” o presentaciones:
-
Power Pivot para Excel: es un complemento (add-in) para Excel que contiene
toda esta tecnología y permite gestionar estos modelos desde unos nuevos
menús integrados en el propio Excel. Su uso está orientado al BI Personal.
-
Power Pivot para SharePoint: Permite gestionar hojas de trabajo Power
Pivot en un servidor SharePoint. Tanto el procesamiento de datos como la
visualización es gestionada en dicho servidor. Su uso está orientado al BI
departamental.
-
Modelo Tabular de SQL Server Analysis Services (SSAS): son bases de datos
“In-Memory” gestionadas por Analysis Services a través de su motor
analítico, un servicio orientado a servidores y a su administración por parte
de personal de TI cualificado. Su objetivo es disponer de la información
corporativa centralizada y servirla a todos los usuarios de la empresa de
forma simultánea con unos tiempos de respuesta muy rápidos. Soporta
mayores volúmenes de almacenamiento, la gestión está optimizada para uso
simultáneo por parte de muchos usuarios. Por último, destacar que permite
la automatización y agendado de la carga de información desde los orígenes
de datos al modelo. Su uso está orientado al BI Corporativo.
A nivel un poquito más técnico, por si el lector desea investigar sobre este
modelo de almacenamiento, Microsoft lo ha llamado “xVelocity”
(anteriormente lo llamó “Vertipaq”); puede buscar en internet por estos dos
términos y encontrar gran cantidad de información técnica.
En este momento nos vamos a centrar en el complemento (add-in)para Excel, que es
el que permite a los usuarios de negocio crear sus propios modelos analíticos y
poblarlos con información procedente de muy diversos orígenes de datos, con total
independencia del departamento de TI. Además un modelo creado en Excel, se
puede compartir en SharePoint o importar desde SSAS (con ayuda de personal
cualificado del departamento de TI), reutilizando todo lo que el usuario de negocio
ha desarrollado en Excel.
Power Pivot para Excel es un complemento (add-in) para Excel que nos permite
integrar y estructurar en tablas la información procedente de diversos orígenes de
datos, dicha información se almacena en los archivos “.xlsx” con un alto grado de
compresión, y en el momento que se abren los lee y carga por completo en
memoria, lo que permite una rapidez de cálculo no vista hasta ahora en Excel, así
como la posibilidad de almacenar grandes cantidades de filas, muchos millones de
filas, superando así las limitaciones (1 millón de filas aproximadamente) y las lentas
velocidades que tenemos cuando hay un gran número de filas en las hojas Excel
tradicionales.
Para que se haga una idea de la alta compresión que se puede llegar a alcanzar,
vamos a poner un ejemplo con datos reales, realizado por SolidQ. Tenemos un
modelo con cuatro tablas:
Clientes
Fecha
Productos
Ventas
18.848 filas
2.191 filas
606 filas
6.341.790 filas
29 columnas
19 columnas
36 columnas
26 columnas
Ocupando un tamaño de tan sólo 26,3 MB. Tenga en cuenta que la compresión
puede ser menor, ya que depende de la redundancia de valores de cada columna y
en este caso esa redundancia es bastante alta.
Adicionalmente incluye un potente lenguaje de fórmulas, llamado DAX (Data
Analysis Expressions) que incrementa enormemente la capacidad de cálculo
analítico y la velocidad de respuesta.
Tanto si usted es un usuario de nivel intermedio de Excel y obtiene los datos de su
empresa mediante exportación de informes y consultas desde sus aplicaciones y/o
mediante operaciones de copiar y pegar, como si es un usuario avanzado que
descubre y lucha día a día con el lenguaje VBA para tratar de obtener soluciones
analíticas con cierto dinamismo y sin tener que hacer tareas manuales tediosas y
repetitivas para obtener datos actualizados de su empresa y transformarlos para su
análisis, Power Pivot es la herramienta que necesita para hacer su vida más fácil,
dedicando menos tiempo a tareas tediosas y más tiempo a analizar su información y
tomar decisiones más acertadas.
En resumen, mayor almacenamiento, facilidad para obtener datos externos, gran
aumento de la velocidad de cálculo y nuevo lenguaje de fórmulas con mucha más
potencia de cálculo.
Power Pivot es la nueva herramienta de almacenamiento y análisis de la información
orientada al usuario final y que está totalmente integrada con Excel. Como puede
comprobar en la siguiente imagen su interfaz es un nuevo menú en la “cinta”
(Ribbon) de Excel.
Figura 0-1 Power Pivot Ribbon en Excel.
El complemento Power Pivot no viene habilitado por defecto en Excel 2013. Para
habilitarlo debe seguir una serie de pasos que se resumen en la siguiente imagen:
Figura 0-2 Pasos a realizar para habilitar Power Pivot en Excel 2013.
Uno de los principales elementos es la opción “Administrar” (Manage) que da
acceso a una nueva ventana con todos los elementos necesarios para su gestión. En
la siguiente imagen puede ver dicha ventana.
Figura 0-3 Ventana de Administración en Power Pivot.
Fíjese en la parte inferior izquierda, donde indica que hay en esa tabla 6.341.790
registros, algo imposible en una hoja Excel tradicional.
Toda la información, tanto de Power Pivot como de Excel tradicional se almacena en
el mismo fichero “.xlsx”. Tenga en cuenta que la función de autoguardado de Excel
no aplica a la ventana de Power Pivot, por lo que deberá guardar los cambios de
forma manual para evitar perderlos ante un cierre inesperado de la aplicación.
Por último vamos a ubicar Power Pivot junto con el resto de componentes de Power
BI para Excel en la siguiente imagen, para seguir trabajando en la comprensión
desde una perspectiva global. Observe que hemos marcado con un círculo rojo su
ubicación:
Figura 0-4 Componentes de Excel Power BI. Power Pivot.
Power Pivot es el núcleo de los componentes de Power BI para Excel, sin él no tiene
sentido la existencia del resto de componentes, ya que todas las demás
herramientas la necesitan como punto de partida o de destino:
1. Power Query: lee datos de los orígenes, los transforma y los almacena en
Power Pivot.
2. Power View: es una herramienta para visualizar información almacenada en
Power Pivot y en servidores con SQL Server Analysis Services.
3. Power Map: es una herramienta para visualizar y analizar información
geolocalizada en diversos tipos de mapas, a partir de información
almacenada en Power Pivot y en servidores con SQL Server Analysis Services.
Crear modelos de análisis con Power Pivot
A partir de este momento, ya centrados en Power Pivot para Excel, vamos a ir
conociendo todos los detalles necesarios para la creación de modelos analíticos.
Power Pivot tiene la peculiaridad, con respecto a otras herramientas similares que
hay en el mercado, que no creamos como tal y desde cero una estructura de tablas y
columnas, con sus tipos de datos y características desde un editor específico para
ello. Para que entienda el lector a qué tipo de herramientas me refiero, voy a poner
una pantalla de Microsoft Access donde se van definiendo las características de cada
tabla de la base de datos, y las columnas que la componen, de forma visual:
Figura 0-1 Diseño de Tablas en Microsoft Access.
En Power Pivot tenemos dos formas de generar estas estructuras de
almacenamiento:
-
Mediante Power Query, herramienta que hemos estudiado anteriormente,
que permite extraer datos de los orígenes, aplicar una serie de
transformaciones sobre ellos y guardarlos en el destino. Pues bien, cuando
indicamos que el proceso utilice como destino Power Pivot, lo que ocurre es
que se crea una estructura de almacenamiento, tal y como la hemos definido
en Power Query y una vez creada importa los datos seleccionados en dicho
proceso.
-
Mediante las opciones para “Obtener datos externos” que nos proporciona
Power Pivot (aún no las hemos estudiado, se estudiarán más adelante).
Una vez creadas esas estructuras, podemos acceder a ellas abriendo la ventana de
administración de Power Pivot, para ello pulsamos es la opción “Administrar”
(Manage), que se encuentra en la parte izquierda del menú “POWERPIVOT”, desde
la que tenemos acceso a todas las opciones que nos proporciona.
Figura 0-2 Ventana de Administración en Power Pivot. Vista de Datos.
A continuación estudiaremos cada uno de esos menús de la “cinta” (Ribbon) y cada
uno de los grupos de opciones y opciones que lo componen.
Menú ‘Home’
Figura 0-3 Ribbon, menú ‘Home’.
Grupo de opciones ‘Clipboar’: son opciones relativas a la obtención de datos desde
el portapapeles. Se estudiará más adelante.
Grupo de opciones ‘Get External Data’: son opciones relativas a la obtención de
datos desde diversos orígenes desde el propio Power Pivot, sin necesidad de utilizar
Power Query. Se estudiará más adelante.
Grupo de opciones ‘Refresh’: son opciones relativas la actualización de datos del
modelo, permite actualizar los datos de todo el modelo (opción Refresh All) o sólo
de la tabla seleccionada (opción Refresh). Elimina totalmente el contenido y lo
vuelve a extraer del origen, transformar y cargar. No permite cargar incrementales,
sólo cargas completas.
Grupo de opciones ‘PivotTable’: permite crear tablas dinámicas y/o gráficos
dinámicos conectados al modelo con un solo clic, abriéndonos de nuevo la ventana
de Excel y mostrándonos las tablas y gráficos listos para hacer consultas sobre el
modelo. Simplemente es una opción que mejora la usabilidad y nos evita hacer todo
lo anterior paso a paso.
Grupo de opciones ‘Formatting’: son opciones relativas a la consulta al origen de
datos.
-
Data Type: permite cambiar el tipo de datos que se ha asignado a cada
columna. Es muy importante aplicar los tipos de datos correctos, es una
buena práctica y ayuda a optimizar el almacenamiento y los tiempos de
respuesta. Los tipos de datos disponibles son:
o Texto
o Fecha
o Número Decimal
o Número Entero
o Moneda
o TRUE/FALSE
-
Format: permite elegir entre una serie de formatos que dependerán del tipo
de datos de dicha columna.
Para tipos de datos numéricos se puede elegir entre los siguientes formatos:
o General
o Número Decimal
o Número Entero
o Moneda
o TRUE/FALSE
Para tipos de datos Date, Date/Time y Time se puede elegir entre una gran
variedad de formatos, más o menos extensos, para representar esa
fecha/hora.
-
: asignación de símbolo de moneda. Este y los siguientes iconos, se
comportan de igual forma que en las hojas Excel tradicionales.
-
: visualización como porcentaje, tenga en cuenta que multiplica por 100 el
valor almacenado en Power Pivot.
-
: formato con separador de miles.
: aumenta o disminuye el número de decimales.
Vamos a profundizar un poquito más en lo relacionado a los tipos de datos. Cada
columna tiene asignado un tipo de datos, que por defecto es asignado
automáticamente según el tipo de datos de cada columna del origen, pero debe
revisarlo manualmente, a fin de mejorarlo si es posible, y reasignarle un tipo de
datos más apropiado si lo considera oportuno y, por supuesto, si es compatible y
permite almacenar los valores obtenidos del origen. Con esto me refiero a que por
ejemplo si tiene una columna con nombres de clientes no podrá convertirla en tipo
de dato numérico. Estos cambios de tipos de datos se pueden realizar se han de
realizar de forma manual en Power Pivot, una vez creada la tabla y sus columnas tras
un primera importación de los datos (que es cuando se asignan los tipos de datos).
Debe tener en cuenta los siguientes aspectos en cuanto a tipos de datos y formato:
-
El tipo de datos afecta al almacenamiento, mientras que el formato sólo
afecta a la visualización. No puede asignar tipos de datos que no permitan
almacenar los valores que tienen los datos de esa columna.
-
No asigne formatos incoherentes para el tipo de datos elegido, aunque en
algunos casos esté permitido. No tiene sentido tener un tipo de datos
‘Número Entero’ y en formato asignarle dos decimales (aunque siempre
valdrán “.00” es confuso).
-
El formato ‘Moneda’ no hace conversiones: ¿ 142,84€ = 142,84$ ?
Grupo de opciones ‘Sort and Filter’: son opciones relativas a la ordenación y filtrado
de los datos.
-
A-Z: realiza una ordenación ascendente por la columna selecciona.
-
Z-A: realiza una ordenación descendente por la columna selecciona
-
Clear Sort: elimina cualquier ordenación que hayamos habilitado con las
opciones anteriores.
-
Clear All Filters: elimina los filtros establecidos, quedando visibles todas las
filas de la tabla.
-
Sort by Column: permite ordenar los datos de una columna por los valores
de otra columna diferente. Aunque a priori pueda parecer algo muy extraño,
la verdad que es muy útil, veamos un ejemplo de uso: tenemos una columna
con el nombre del mes, en orden ascendente, por ella el primer mes sería
abril y el segundo sería agosto (orden alfabético de los nombres de los
meses), pero necesitamos el orden cronológico y que el primer mes sea
enero, el segundo febrero, y así sucesivamente. ¿Cómo lo solucionamos?
Pues debemos tener una columna ‘NombreMes’ con los nombres de los
meses y otra ‘Mes’ con los números de los meses del 1 al 12; entonces
utilizamos esta opción y le decimos que la columna ‘NombreMes’ la ordene
por los valores de la columna ‘Mes’.
Opción ‘Find’: permite hacer búsquedas en el contenido de las tablas del modelo. Es
equivalente a dicha opción en Excel.
Grupo de opciones ‘Calculations’: son opciones que nos permiten crear de forma
rápida campos calculados y KPIs. Las estudiaremos en la parte dedicada a DAX.
Grupo de opciones ‘View’: da acceso a las diferentes opciones de visualización:
-
Data View: muestra la vista de datos (vea la figura anterior donde se muestra
Ventana de Administración en Power Pivot).
-
Diagram View: muestra la vista diagrama (la puede ver en la siguiente
imagen). En ella se ven las tablas y relaciones en forma de esquema. Además
es en esta ventana donde se gestionan las Jerarquías, a través del icono que
hay en la parte superior izquierda de cada tabla (recuerde que sólo aparece
cuando dicha tabla está seleccionada).
-
Show Hidden: muestra u oculta las columnas que hemos marcado como
“ocultas en herramientas cliente”. Estas columnas son aquellas que
necesitamos internamente, habitualmente para cálculos y establecimiento
de relaciones, pero que no aportan nada al usuario durante el análisis, sino al
contrario introducen “ruido” al ser columnas que ni conoce ni va a utilizar.
-
Calculation Area: muestra u oculta el “área de cálculo”, que es esa rejilla que
hay en la parte inferior y en la que definimos los campos calculados mediante
DAX (esta área la estudiaremos más adelante).
Figura 0-4 Ventana de Administración en Power Pivot. Vista de Diagrama.
Creación de Jerarquías
Para crear una jerarquía debe situarse en la vista diagrama y hacer clic sobre la tabla
en concreto sobre la que quiere crear la jerarquía, verá que se marca en diferente
color y que aparecen dos iconos en la parte superior, a la derecha del nombre de la
tabla
, debe hacer clic sobre el icono
, a continuación
debe asignar nombre a dicha jerarquía e ir arrastrando columnas de esa misma tabla
para crear los diferentes niveles que deseamos que tenga. Tenga en cuenta que una
jerarquía no puede utilizar columnas que pertenezcan a otra tabla diferente a donde
la ha creado.
En los Laboratorios guiados paso a paso de los cursos y masters de SolidQ se verá
con detalle y se practicará, tanto la creación de jerarquías, como el resto de
opciones estudiadas hasta el momento aplicándolas sobre casos reales.
Menú ‘Design’
Figura 0-5 Ribbon, menú ‘Design’.
Grupo de opciones ‘Columns’: son opciones relativas al tratamiento de las columnas
de una tabla en la ventana de Administración de Power Pivot.
-
Add: permite agregar columnas calculadas a una tabla. Esta opción se verá
con detalle cuando estudiemos la parte de DAX.
-
Delete: permite eliminar columnas de una tabla.
-
Freeze: permite fijar columnas, para que se mantengan visibles al hacer scroll
horizontal. No afecta en absoluto a cómo lo verán los usuarios en las tablas
dinámicas, sólo afecta a la visualización de la tabla en la ventana de
Administración de Power Pivot
-
Width: permite ajustar el ancho de la columna en píxeles. Sólo afecta a la
visualización de la tabla en la ventana de Administración de Power Pivot.
Grupo de opciones ‘Calculations’: son opciones relativas a la realización de cálculos
mediante expresiones DAX.
-
Insert Function: aplica a la barra de fórmulas, nos sirve de ayuda a la hora de
escribir expresiones DAX, permitiéndonos usar un formulario de búsqueda
sobre las funciones disponibles.
-
Calculation Options: permite que los cálculos se realicen de forma
automática, es decir, cada vez que introduzca o modifique una expresión
DAX, se recalculan los valores. La ventaja es que tiene inmediatamente el
resultado, pero conforme va teniendo más expresiones DAX en el modelo,
más lento se va haciendo cualquier cambio (recalcula todas, no sólo la que ha
modificado). Por ello, desde aquí se puede cambiar la opción a ‘Modo de
cálculo Manual’, con lo que sólo se realizarán los cálculos cuando usted
decidamos, es decir, cuando pulse la opción que hay en ese mismo botón,
llamada ‘Calcular ahora’. Es una práctica habitual quitar el ‘Cálculo
automático’ mientras estamos diseñando los modelos, consiguiendo así
menores tiempos de espera al escribir DAX.
Grupo de opciones ‘Relationships’: son opciones relativas a la gestión de Relaciones
entre tablas.
- Create Relationship: una relación se establece en base a una columna de una
tabla que se relaciona con otra columna de otra tabla. Ambas han de ser del
mismo tipo de datos. Este es el formulario que nos permite crear una
relación:
-
Manage Relationships: permite crear, modificar o borrar relaciones.
También se pueden crear relaciones desde la ‘Vista Diagrama’ pinchando en la
columna origen de la relación y arrastrando hasta soltar sobre la columna destino de
la relación, tal y como se ve en la imagen:
Al soltar el ratón creará la relación entre dichas columnas de ambas tablas.
Las Relaciones, además de ser entre columnas de tablas diferentes y que tengan el
mismo tipo de datos, debemos crearlas de forma coherente. Por ejemplo, aunque el
código de producto sea numérico y el código de proveedor también, no tiene ningún
sentido establecer una relación entre ambos (aunque la herramienta me lo permita),
además, obtendríamos unos datos analíticos totalmente falsos e incoherentes. Por
ello, a la hora de establecer relaciones, vamos a hacerlo en base a las relaciones
definidas en nuestra documentación del modelo, que es donde ya está estudiado
con detalle y plasmado por escrito qué relaciones debe haber entre las tablas del
modelo y a través de qué columnas se han de realizar, todo ello aplicando las buenas
prácticas de modelado estudiadas. Aquí meramente haremos la parte operativa de
crearlas físicamente en Power Pivot en base a la documentación.
A continuación vamos a citar una serie de limitaciones que tenemos a la hora de
crear estas relaciones, y que en parte afectan al diseño del modelo, aunque si
seguimos las buenas prácticas de modelado estudiadas, se nos dará esta casuística
en menos ocasiones:
-
Sólo se puede utilizar una columna por cada tabla que interviene en la
relación. Aunque este aspecto se ve reflejado en el propio formulario, donde
sólo puede seleccionar una columna, queremos destacarlo aquí, porque hay
otras herramientas que permiten que en la relación intervengan varias
columnas de cada tabla.
-
Sólo puede haber una relación activa entre dos tablas. Por ejemplo, si tengo
una tabla de ventas con tres fechas (fecha venta, fecha envío y fecha cobro)
tendré que establecer una relación por cada una de estas columnas con la
tabla de la dimensión ‘Fecha’, pero sólo una de ellas podrá estar activa,
quedando las otras dos como inactivas. Una relación activa es la que utiliza
por defecto Power Pivot para obtener información de dos tablas
relacionadas. Si necesitamos utilizar una relación inactiva, tendremos que
hacerlo mediante expresiones DAX en las que se indique expresamente la
relación inactiva a utilizar.
-
Sólo admite relaciones uno a uno o uno a muchos.
-
No se permiten relaciones entre dos columnas de la misma tabla (relaciones
auto referenciadas).
-
No se permiten relaciones circulares, es decir, si tabla1 se relaciona con
tabla2 y tabla2 con tabla3, tabla3 no la podemos relacionar nuevamente con
tabla1.
La correcta creación de las Relaciones entre tablas, es uno de los aspectos que
más debemos cuidar. Cualquier error cometido aquí tiene la grave
consecuencia de que obtendremos información errónea y estaremos
falseando los resultados de nuestros análisis.
Opción ‘Table Properties’: permite editar las propiedades de la tabla. Como ya
explicamos anteriormente, no hay un diseñador para ello, sino que la estructura de
la tabla proviene del resultado de la obtención y transformación de datos desde
Power Query o desde las opciones de ‘obtener datos externos’ incluidas en Power
Pivot. Si hemos utilizado Power Query, en el formulario no se podrán hacer
modificaciones del proceso realizado con Power Query, sino que habrá que ir a
Power Query y hacer los cambios oportunos. Si el proceso se hizo con alguna de las
opciones del menú ‘Obtener datos externos’ (Get External Data) de Power Pivot,
desde aquí tendremos acceso para consultarlo y modificarlo.
Opción ‘Mark as Date Table’: permite seleccionar cuál es la tabla de Fecha. Esta
tabla es la correspondiente a la dimensión Fecha, que ya estudiamos con detalle
anteriormente. Mediante esta opción debemos asignar dicha tabla y marcar cuál es
la columna con tipo de datos Fecha. A partir de ese momento, quedan habilitadas
las funciones de inteligencia de tiempo que forman parte del lenguaje DAX.
Básicamente, en Power Pivot, a nivel de creación del modelo, sólo hay que hacer esta
asignación. El grueso del trabajo está en incluir en el modelo dimensional una
dimensión ‘Fecha’ que recopile todas las necesidades de tratamiento del tiempo
propias de cada negocio y, posteriormente, incluir los cálculos mediante expresiones
DAX que ayuden a enriquecer el análisis.
Grupo de opciones ‘Edit’: son opciones para rehacer y deshacer.
-
Undo: deshacer.
Redo: rehacer.
Menú ‘Advanced’
Figura 0-6 Ribbon, menú ‘Advanced’.
Grupo de opciones ‘Perspectives’: son opciones relativas a la gestión de
perspectivas. Las Perspectivas son subconjuntos de elementos del modelo que
permiten simplificar la navegación. Supongamos que tenemos un modelo de ventas
con diversa información relativa a las Tiendas, pero no toda ella aporta valor para el
análisis que va a realizar nuestro equipo comercial, aunque sí es útil para otros
departamentos. Por tanto podemos hacer una vista personalizada que sólo muestre
los elementos seleccionados que necesiten los comerciales, evitando así que les
cueste encontrar lo que necesitan entre mucha información que nunca usarán. En la
siguiente imagen se ve que la perspectiva llamada ‘Comerciales’, donde en vez de
tener acceso a todos los datos de las tiendas, sólo se les ofrecerán los campos:
CodTiendaBK, Tienda, Empleados y Tamaño:
Figura 0-7 Selección de campos de una Perspectiva.
-
Create and Manage: permite crear y administrar perspectivas.
-
Select: permite seleccionar una de las perspectivas existentes. Cuando se
selecciona una perspectiva sólo se ven los campos que hay marcados en ella.
-
Show implicit Calculated Fields: muestra u oculta los campos calculados
implícitos. Estos campos son aquellos que se crean cuando arrastramos una
columna numérica a la zona de valores de una tabla dinámica o gráfico
dinámico, utilizando por defecto la función de agregación suma. A partir de
su primer uso, aparecen en la rejilla de la ventana de administración de
forma automática. Se puede evitar, en gran medida, la aparición de campos
calculados implícitos (Implicit Calculated Field), aplicando una buena práctica
que consiste en crear todos los campos calculados que necesitemos y
asignándoles el formato apropiado, para a continuación, marcar las columnas
a partir de las que se calculan, como no visibles en herramientas cliente (al
no estar visibles no las podremos utilizar y, por tanto, no se crearán campos
calculados implícitos a partir de ellas).
-
Sumarize By: indica la función de agregación (suma, min, max, …) que
utilizará por defecto cuando cree un campo calculado implícito por esa
columna.
-
Default Field Set: es el conjunto de campos predeterminado que mostrará en
las herramientas cliente cuando seleccionemos directamente una tabla del
modelo, además lo hará en el orden que aparezcan en el cuadro de la parte
derecha del formulario. Si no definimos este conjunto de campos, mostrará
todos los campos de dicha tabla, en el mismo orden que aparecen en ella.
-
Table Behavior: permite definir ciertas opciones avanzadas de visualización
en herramientas cliente. Por ejemplo, podemos configurar el
comportamiento de algunas características de esta tabla cuando la
utilicemos en Power View.
A modo de resumen mostramos el camino andado hasta el momento con lo visto
sobre Power Pivot, para que se haga una idea del camino que nos queda por andar,
y que lo recorreremos en el apartado dedicado al Lenguaje DAX:
Figura 0-8 Evolución y proceso de aprendizaje de Power Pivot y DAX.
Todas estas opciones avanzadas, para entender con detalle todas sus posibilidades,
necesitan irlas definiendo e ir comprobando a continuación su comportamiento en
las herramientas cliente, principalmente tablas dinámicas, gráficos dinámicos y
Power View. Es complicado definirlas aquí sin ir detallando todo paso a paso, con
ejemplos de uso, y ese no es el objetivo de este libro. Si desea alcanzar dicho
objetivo, le recomiendo que realice algunos de los cursos y Masters ofrecidos por
SolidQ, donde en los “Laboratorios guiados paso a paso” se abordarán este tipo de
prácticas didácticas sobre casos reales; o bien sobre uno de los modelos que haya
diseñado, vaya haciendo cambios en la configuración y comprobando los resultados
y cambios en la visualización que generan de forma autodidacta.
Exponemos aquí un resumen de los pasos que recomendamos que siga para la
creación de un modelo de análisis con Power Pivot:
1. Disponer del diseño lógico del modelo dimensional a crear. Es muy
importante haber aplicado las buenas prácticas estudiadas, nos evitará
muchos problemas, así como complejidades innecesarias en las expresiones
DAX que se realizarán más adelante.
2. Utilizar Power Query y/o las herramientas de obtención de datos propias de
Power Pivot para extraer los datos de los orígenes, transformarlos según el
modelo establecido y guardarlos en Power Pivot.
3. Utilizar las opciones de diseño que ofrece Power Pivot, aplicando las buenas
prácticas de diseño estudiadas, para mejorar el modelo, es decir:
- Asignar tipos de datos idóneos y definir formatos que mejoren la
visualización.
- Administrar las relaciones entre tablas (basándonos en lo definido en
la documentación del modelo).
- Crear jerarquías (basándonos en lo definido en la documentación del
modelo).
- Hacer un tratamiento adecuado del tiempo (Tabla de Fecha).
4. Enriquecer el modelo con DAX, creando columnas calculadas, campos
calculados (medidas) y KPIs.
Hasta el momento hemos estudiado cómo realizar la mayor parte del proceso,
sabemos crear modelos dimensionales y hacer el diseño lógico, sabemos realizar
procesos ETL (extracción, transformación y carga) mediante Power Query y hacer las
mejoras oportunas en el modelo.
Nos queda pendiente la obtención de datos externos desde el propio Power Pivot, y
conocer el lenguaje DAX para así poder enriquecer el modelo. Estos puntos serán los
que veamos a continuación.
Cargar datos en Power Pivot
Llegados a este punto el lector se preguntará ¿Por qué tengo disponible un menú
para obtener datos externos dentro del propio Power Pivot, si dispongo de Power
Query?
La verdad que es una pregunta totalmente lógica y que nosotros también nos hemos
hecho, el principal motivo que encontramos es que cuando salió Power Pivot en el
año 2010 no existía Power Query (que apareció en 2014), por tanto, la propia
herramienta incorporaba la posibilidad de obtener datos externos de diferentes
fuentes.
A día de hoy, hay una gran cantidad de archivos Excel que han utilizado estas
opciones en ellos y por otro lado muchos usuarios que no se han instalado Power
Query, bien por desconocimiento (hay que descargarlo e instalarlo por separado),
bien por evitar un nuevo aprendizaje. Por tanto, a día de hoy, y esto es opinión
personal: es complicado eliminar estas opciones, aunque creemos que en un futuro sí
las eliminarán e irán alineando todo en un mismo lugar, porque básicamente, las
funcionalidades disponibles en este menú son un subconjunto de las que hay
disponibles en Power Query; salvo pequeñas excepciones, habiendo algunos
orígenes de datos (como informix y algún otro) que sí que están en Power Pivot y no
en Power Query.
Si usted ya conoce Power Query, tiene experiencia con la herramienta y lo tiene
instalado en los equipos con los que trabaja, no tiene necesidad de utilizar ninguna
de estas funcionalidades desde Power Pivot. De todas formas si decide utilizarlas,
con los conocimientos adquiridos sobre Power Query, no habrá ni tan siquiera curva
de aprendizaje, simplemente pulse sobre las opciones del menú y vaya siguiendo las
indicaciones, no encontrará ningún problema en entender lo que la herramienta le
va a ir solicitando. Lo único que encontrará es que en el proceso de obtención de
datos habrá menos pasos y menos opciones, con lo que se verá limitado y no podrá
tener tanta flexibilidad como cuando utiliza Power Query.
Siempre habrá ocasiones, que tanto en Power Pivot como en Power Query, necesite
apoyarse en el personal de TI para que le facilite los datos de conexión a los
servidores corporativos.
Aun habiendo comentado que su uso es opcional, vamos a ir viendo las opciones
disponibles.
Figura 0-1 Ribbon, menú ‘Home’, grupos de opciones ‘Clipboard’ y ‘Get External
Data’.
Grupo de opciones ‘Clipboard’: permiten pegar tablas de datos desde el
‘portapapeles’, quedando almacenadas como tablas dentro de Power Pivot. Es una
opción disponible y que a priori puede parecer útil y cómoda de utilizar para usted,
pero le aconsejo que no la utilice porque tiene más inconvenientes que ventajas.
Una vez creada la tabla no tiene ninguna posibilidad de hacer cambios en ella (le
recuerdo que esta es una característica de Power Pivot), la forma de actualizarla es
refrescando con los datos que hay actualmente en origen. Pero hay una excepción,
que es precisamente cuando proceden del portapapeles, ya que éste sólo se
almacena en la memoria RAM y por ello no queda ningún vínculo con el origen una
vez creada la tabla. Si desea actualizar la tabla deberá volver a copiar los datos al
portapapeles y utilizar una de las siguientes opciones:
-
Paste: crea una nueva tabla a partir de los datos del portapapeles, en ella
sólo podemos elegir su nombre y si la primera fila contiene encabezados o
no. Posteriormente podemos hacer mejoras igual que sobre cualquier otra
tabla (cambiar nombres de columnas, tipos de datos, asignar formatos, etc.).
-
Paste Append: pega los datos, pero agregándolos y manteniendo los datos
que ya había en la tabla. Sólo funciona sobre tablas que se crearon pegando
desde el portapapeles.
-
Paste Replace: pega los datos dejando sólo éstos y eliminando todos los
datos que hubiese anteriormente en la tabla. Sólo funciona sobre tablas que
se crearon pegando desde el portapapeles.
-
Copy: permite copiar las celdas seleccionadas al portapapeles. Funciona
como en Excel, o como en cualquier otra aplicación que permita copiar al
portapapeles.
Grupo de opciones ‘Get External Data’:
-
From Database: tiene a su vez un menú desplegable con las siguientes
opciones:
o From SQL Server: permite obtener datos de Microsoft SQL Server.
o From Access: permite obtener datos de Microsoft Access.
o From Analysis Services or PowerPivot: permite obtener datos desde
SQL Server Analysis Services (SSAS) o desde modelos PowerPivot de
SharePoint. Es importante que recuerde que no se pueden obtener
datos almacenados en el PowerPivot de otro archivo Excel.
-
From Data Service: tiene a su vez un menú desplegable con las siguientes
opciones:
o From Windows Azure Marketplace: permite obtener datos de
Microsoft SQL Server.
o Suggest Related Data: hace sugerencias de Fuentes de datos
relacionados existentes en el Azure Marketplace.
o From OData Data Feed: permite obtener datos almacenados en
fuentes de datos Open Data.
-
From Other Sources: aparece un formulario con una gran variedad de
fuentes, incluyendo bases de datos relacionales, bases de datos de Analysis
Services, ‘Data Feeds’, ficheros de texto, etc. Aquí se incluyen todas las
fuentes vistas anteriormente y otras adicionales. No vamos a citarlas aquí,
sino que vamos a poner una imagen con el formulario que aparece, donde ya
están descritas:
-
Existing Connections: muestra una relación de conexiones que ya hemos
creado en nuestro equipo, para poder reutilizarlas sin tener que ir
introduciendo de nuevo todos los datos necesarios para la conexión. Estos
datos están almacenados en archivos con extensión “.odc”.
Iniciación a DAX
¿En qué punto del camino nos encontramos?
Llegado este momento y antes de abordar un tema, que es con seguridad el que
mayor grado de complejidad tiene y a su vez el que mayor valor aporta a nuestros
análisis de negocio, nos gustaría hacer un pequeño alto en el camino, salir de la
evolución del aprendizaje que estamos haciendo en el día a día, alejarnos como si
fuésemos un pájaro y tomar una vista general del camino recorrido y del que
tenemos pendiente de recorrer. Para ello vamos a revisar el ciclo de desarrollo de
una solución de BI Personal:
Comenzamos identificando un Proceso de Negocio y documentándolo. A partir de
ahí diseñamos el Modelo Dimensional que nos permitirá responder a las preguntas
de negocio. Como este modelo está vacío (aún no contiene información) debemos
diseñar un proceso ETL (Extracción transformación y Carga) que incorpore la
información a dicho modelo. A partir de este punto, y dependiendo de la
herramienta que estemos utilizando (en nuestro caso Power Pivot), debemos hacer
las mejoras que estimemos oportunas al modelo.
Todo lo citado anteriormente ya lo hemos estudiado y practicado con diferentes
casos prácticos reales. Por tanto nos quedan dos fases por descubrir: Enriquecer la
información mediante el lenguaje de expresiones DAX y Realizar la capa de
Visualización. Todo el ciclo de desarrollo del BI Personal se muestra en la siguiente
imagen:
Figura 0-1 BI Personal. Ciclo de desarrollo.
Una vez puestos en contexto vamos a centrar el foco en Power Pivot, e igualmente
veremos el camino recorrido y que nos queda por recorrer.
Con lo visto hasta el momento, hemos realizado el modelo dimensional, que es la
base de toda nuestra solución, hemos creado el proceso ETL (bien con Power Query,
bien con Power Pivot) que nos ha permitido cargar la información en nuestro
almacenamiento en Power Pivot, hemos sido capaces de mejorar el modelo (tipos
de datos, relaciones, jerarquías, etc.) y llega el momento de enriquecer dicho
modelo mediante DAX.
Ha llegado el momento de subir el resto de peldaños que hemos marcado en
nuestro proceso de aprendizaje:
Figura 0-2 Evolución y proceso de aprendizaje de Power Pivot y DAX.
¿Qué es DAX?
DAX (Data Analysis eXpressions) es un lenguaje de expresiones que podemos
encontrar en el interior de Power Pivot, está basado en fórmulas que permiten
definir cálculos personalizados. Está compuesto por una biblioteca de funciones y
operadores que se pueden combinar para generar fórmulas y expresiones. Se
caracteriza por su simplicidad en la sintaxis y su similitud a las fórmulas de Excel,
incluso ha heredado muchas funciones con el mismo nombre y misma funcionalidad
(excepto pequeñas variaciones en contadas excepciones).
Sintaxis DAX
Las fórmulas de Excel están orientadas a cálculos basados en celdas y rangos de
éstas, por ejemplo, en la celda A21 podemos escribir la siguiente expresión:
=SUMA(C1:G1)
Figura 0-3 Sintaxis Excel tradicional (basada en celdas).
También tenemos una nueva sintaxis, incorporada en las últimas versiones de Excel,
que se aplica en el caso de que hayamos formateado un conjunto de celdas como
tabla, que nos permite hacer referencia a columnas de la tabla usando el formato
“[@NombreColumna]”. Tenga en cuenta que en las tablas se puede usar tanto la
sintaxis tradicional basada en celdas, como la nueva sintaxis basada en columnas.
Figura 0-4 Sintaxis Excel para formato de tablas.
¿Por qué hablamos aquí de estas dos sintaxis? Pues para facilitar la introducción a la
sintaxis de DAX, que es más similar a la sintaxis que acabamos de ver, basada en
tablas, aunque con algunas peculiaridades:
-
Sólo se permite hacer referencia a columnas de las tablas, no existe el
concepto de celda.
Se puede aplicar tanto en columnas calculadas, como a campos calculados
(medidas) y KPIs.
En el caso de aplicarse a campos calculados (medidas), la sintaxis incluye el
nombre del nuevo campo.
Los KPIs no permiten utilizar columnas de la tabla ni columnas calculadas,
sólo permiten el uso campos calculados (medidas).
Campos calculados es el nuevo nombre que se da a partir de la versión 2012
a lo que antes se llamaba Medidas. Es simplemente un cambio de nombre; el
concepto, funcionalidad y características siguen siendo las mismas. Aquí
utilizaremos el nuevo nombre y entre paréntesis el antiguo, ya que debe
conocer ambos y encontrará mucha documentación en internet que utilice el
término “Medidas” (Measures).
En DAX: Campos Calculados = Medidas
¿Dónde se escriben las fórmulas DAX? Dentro de la ventana de Power Pivot, aunque
se ubica en un lugar diferente y con ciertos matices en la sintaxis, dependiendo de
que se trate de una columna calculada o un campo calculado (medida).
Sintaxis para columnas calculadas:
Es similar a la de los conjuntos de celdas formateados como tablas:
= “Expresión”
= FUNCION( “Expresión1” ; “Expresión2” ; … )
Para hacer referencia en cualquier expresión a las columnas de una tabla
utilizaremos el formato 'Tabla'[Columna], y cumpliremos las siguientes reglas:
-
-
-
Las comillas simples “ ' ” son opcionales al indicar la tabla, sólo son
obligatorias si el nombre de tabla contiene espacios o caracteres especiales:
o ‘Tabla Clientes’, Clientes
Si la columna de la tabla utilizada en la expresión de columna calculada
pertenece a esa misma tabla es opcional poner el nombre de la tabla:
o 'Tabla Ventas'[ImporteVenta],
Ventas[ImporteVenta], [ImporteVenta]
Los corchetes son obligatorios. Es la forma que identifica que nos estamos
refiriendo a una columna de la tabla.
o 'Tabla Ventas'[ImporteVenta],
Ventas[ImporteVenta], [ImporteVenta]
La introducción de las expresiones de las columnas calculadas se hace en un cuadro
de texto que está justo en la parte superior de la tabla, muy similar a dónde se
introducen las fórmulas en Excel. Una vez introducida la expresión, para cambiar el
nombre de la columna calculada pulsamos botón derecho sobre ella y elegimos la
opción “Cambiar nombre de la columna” (esta es la forma de hacerlo, ya que el
nombre de la columna calculada no forma parte de la expresión DAX).
Cuando estamos escribiendo una expresión para una columna calculada, siempre
nos aparece una ayuda contextual que nos facilita la tarea:
Figura 0-5 Ayuda a la escritura de DAX.
Veamos algunos ejemplos de uso de DAX en columnas calculadas:
Figura 0-6 Expresiones DAX en Columnas Calculadas.
Sintaxis para campos calculados (medidas):
Campo Calculado := “Expresión”
Campo Calculado := FUNCION( “Expresión1” ;
“Expresión2” ; … )
Se utilizan las mismas reglas indicadas anteriormente para las columnas calculadas,
salvo que en este caso el nombre del campo calculado (medida) sí que forma parte
de la expresión DAX y se indica en la parte izquierda de los símbolos “ := ”.
Figura 0-7 Expresiones DAX en Campos Calculados (Medidas).
El proceso de introducción de campos calculados consiste en posicionarse en
cualquier celda libre del área de campos calculados (la rejilla que hay en la parte
inferior de la tabla), pulsar sobre el área de expresiones DAX o la tecla “F2”, escribir
la expresión DAX y pulsar la tecla “Intro”.
Una vez creada una columna calculada o un campo calculado (medida) queda
disponible para ser utilizado en cualquier expresión DAX que creemos. De hecho,
nuestra recomendación es que siempre que le sea posible los reutilice y evite volver a
escribir esa parte de la expresión, tal y como se ve en el siguiente ejemplo:
Las funciones DAX no tienen traducción al español. Independientemente de
que esté utilizando Excel en inglés, en español o en otro idioma, sólo serán
válidos los nombres originales de la función en inglés. Por ejemplo, siempre
escribiremos SUM(… AVERAGE(…, etc. Las traducciones como SUMA(…,
PROMEDIO(…, etc. no serán válidas.
Columnas Calculadas
Una Columna Calculada (Calculated Column) es una columna que se agrega a una
tabla de Power Pivot existente, mediante una expresión DAX que la define. El valor
de la expresión utilizada se calcula para cada fila de la tabla en el mismo momento
que se crea (en tiempo de diseño del modelo) y posteriormente se va actualizando
en el momento en que se actualizan los datos del origen (al pulsar el botón
“Actualizar” (Refresh).
Puede crear columnas calculadas basadas en otros campos calculados (medidas) y
otras columnas calculadas.
Las columnas calculadas se van agregando a la derecha de las columnas que hemos
extraído del origen de datos y automáticamente les asigna los nombres
CalculatedColumn1, CalculatedColumn2 y así sucesivamente. Aunque puede
reorganizar el orden de las columnas pulsando sobre ellas y arrastrándolas a la
posición deseada. También puede renombrar cualquier columna calculada, para ello
pulse botón derecho sobre ella y elija la opción “Cambiar nombre de la columna”.
Sus valores se almacenan en disco y en memoria de la misma forma que cualquier
otra columna de la tabla. Técnicamente se conocen como “materializadas” o
“persistentes”. Están designadas para ser estáticas por naturaleza.
Las columnas calculadas se pueden utilizar posteriormente en Excel en:
Segmentadores (Slicers)
Filtros
Filas
Columnas
Valores
Veamos algunos ejemplos de uso:
-
Calcular el año (o cualquier otro cálculo relativo a la fecha) en una nueva
columna =YEAR([Fecha])
Concatenar el número de serie y factura =[Serie]&"#"[Factura]
Calcular el Margen =[PrecioNeto] - [PrecioCoste]
Obtener una columna de otra tabla =RELATED(Provincia[Provincia])
o Es una técnica más para desnormalizar
Cuando arrastramos una columna al área de valores ocurre algo internamente que
debemos entender, realmente lo que hace Power Pivot es crear un “Campo
Calculado Implícito”, esto ocurre siempre que arrastremos una columna de una
tabla, bien sea calculada o no, al área de valores.
Un Campo Calculado Implícito es aquel que no existe originariamente, pero que se
crea automáticamente en el momento de arrastrar una columna al área de valores.
A partir de ese momento existe como un campo más al que por defecto se le asigna
la función de agregación SUM y su nombre por defecto es “sum of
Nombre_Columna_Calculada”. Por ejemplo, si tenemos la columna ImporteVenta y
la arrastramos por primera vez al área de valores se creará automáticamente el
campo calculado “Sum of ImporteVenta” (o si utiliza la versión en español “Suma de
ImporteVenta”).
Figura 0-8 Campos Calculados Implícitos (Medidas Implícitas).
Nuestra recomendación es que no utilice campos calculados implícitos,
básicamente, porque no permiten decidir ni el nombre ni el formato que
tendrán. Para evitar su uso debe usar la opción ‘Ocultar en herramientas
cliente’ para estas columnas, con ello evita que estén visibles y por tanto que
puedan ser utilizadas en las tablas y gráficos dinámicos. Y a continuación
crear un campo calculado explícito, aunque sea una simple suma, ya que
sobre él sí que podrá decidir el nombre que tendrá y asignarle el formato que
desee para obtener una mejor visualización.
Un Campo Calculado Explícito es aquel que creamos nosotros en tiempo de diseño
en Power Pivot, en la rejilla diseñada para ello. A continuación estudiaremos con
detalle los campos calculados (medidas).
Llegados a este punto nos planteamos la siguiente pregunta que tiene varias
respuestas, con sus pros y sus contras: ¿Dónde debo realizar los cálculos, con SQL al
pedir la información desde el origen, con Power Query, con columnas calculadas?
-
Con SQL tenemos dos inconvenientes, necesitamos saber lenguaje SQL (es
evidente) y además la información se calcula en origen consumiendo
recursos del servidor y viajando por la red una vez calculada. No os la
recomendamos en este caso.
-
Con Power Query, se calcula durante la ejecución del proceso de
actualización de los datos, se hace ya en el destino, en el equipo donde se
está ejecutando y la columna queda almacenada como cualquier otra
columna del origen (realmente no somos capaces de distinguir cuando
estamos viendo la información columnar en Power Pivot si una columna
existe en el origen o se calcula con Power Query. Esta es una buena
alternativa, dejando toda esa lógica de cálculo en Power Query, tiene la
ventaja de que si necesito ciertas columnas sólo para el cálculo las puedo
utilizar en el proceso y no tienen por qué llegar al modelo en Power Pivot.
-
Utilizando columnas calculadas, los cálculos DAX son bastante eficientes,
pero por el contra me obliga a llevar las columnas que intervienen en el
cálculo al modelo y por tanto ocupar un espacio innecesario. Lo que sí
podemos hacer, es ocultarlas al usuario para que no las vea.
Campos Calculados (Medidas)
Los Campos Calculados (Calculated Fields), también conocidos como Medidas
(Measures) en versiones anteriores, son los cálculos que se usan para el análisis de
información.
Los campos calculados (medidas) sólo se pueden utilizar posteriormente en Excel en:
Se crean al escribir una expresión DAX tras seleccionar una celda en el área de
cálculo (este proceso se ha visto con detalle anteriormente).
Sus valores no se almacenan en disco (como ocurre con las columnas calculadas),
sino que el motor los calcula cuando recibe las consultas. Gracias a ellos vamos a
tener una potencia de cálculo casi infinita. No, no estoy exagerando. Para que desde
el inicio sea consciente de la importancia y envergadura que tiene esta
incorporación, voy a citar a uno de los mayores gurús en la materia, Bill Jelen (Mr.
Excel):
“Los Campos Calculados (Medidas) es Lo Mejor que la sucedido a Excel en
los últimos 20 años”
Aparentemente nos pueden parecer unas fórmulas que se agregan y permiten ser
utilizadas en una tabla o gráfico dinámico, y así es, pero lo realmente relevante es
que ofrecen una potencia y flexibilidad de cálculo sin precedentes.
Si ya ha utilizado las tablas dinámicas y conoce las fórmulas que se pueden crear en
ellas, el nuevo mensaje es: “va a dejar de utilizarlas”, ya no es necesario, dispone de
DAX que hace todo lo que esas fórmulas y muchas cosas más. Si no ha utilizado
dicha característica no hay problema, no es muy conocida y a partir de ahora
tampoco la va a necesitar.
Uso de columnas calculadas vs campos calculados
(medidas)
Consideramos que es una cuestión fundamental saber cuándo debe escribir una
columna calculada y cuando un campo calculado (medida). Aunque no hay una
respuesta única sí que vamos a dar una serie de pautas que le ayuden en su
decisión. Mostraremos qué utilizar en los siguientes casos:
1) Utilizar Columnas Calculadas cuando sólo intervienen en el cálculo valores de la
propia fila donde se va a representar.
Si por cada fila de la tabla tenemos la cantidad de unidades vendidas y el importe
total de la línea, pero no el precio neto unitario y queremos calcularlo:
Figura 0-9 Uso de columnas calculadas.
Otro ejemplo habitual es cuando tenemos una fecha y queremos extraer de ella
nuevas columnas con el año, el mes, el trimestre, el día de la semana, etc.
2) Utilizar Columnas Calculadas si necesita utilizarlas en segmentadores (slicers),
área de filtro, filas o columnas.
Como hemos visto anteriormente los campos calculados (medidas) sólo se pueden
utilizar en el área de valores (no hay forma de colocarlos en otro área), mientras que
las columnas calculadas se pueden utilizar además de en el área de valores, en
segmentadores (slicers), área de filtro, filas o columnas. No siempre tenemos esta
necesidad, además las columnas calculadas tienen menor flexibilidad que los
campos calculados, por lo tanto, piense detenidamente a la hora de tomar la
decisión si realmente necesita usarla más allá del área de valores.
3) Utilizar Campos Calculados (Medidas) en el resto de casos.
Los campos calculados (medidas) son especialmente útiles y flexibles para la
realización de cálculos que afectan a conjuntos de filas. Por ejemplo, conocer los
clientes activos (aquellos que les hemos vendido en un periodo de tiempo)
Figura 0-10 Uso de campos calculados (medidas).
En la imagen anterior ha visto una serie de expresiones DAX que no entiende, es
lógico, no las hemos explicado aún. Por ello el siguiente paso es ir conociendo
algunos conceptos fundamentales y las funciones que componen el lenguaje DAX,
practicar con ellas e ir mostrando ejemplos de uso.
Funciones DAX
Vamos a comenzar con el estudio de algunas de las funciones DAX básicas y a su vez
más habituales, para posteriormente ir profundizando en detalles y conceptos
adicionales que hemos de tener claros para obtener el mejor resultado analítico.
Funciones heredadas de Excel
Vamos a comenzar por las funciones heredadas de Excel. Si ve el nombre de una
función que ya conoce de Excel, la puede usar directamente, ya que en Power Pivot
tendrá el mismo comportamiento y los mismos parámetros que tenga en las hojas
tradicionales. Sólo habrá muy contadas excepciones que veremos llegado el
momento de estudiar a fondo cada función. Otra diferencia, ya comentada
anteriormente, es que no existirá su traducción sino sólo la función con su nombre
en inglés.
Exponemos en la siguiente imagen una relación de estas funciones:
Figura 0-11 Funciones heredadas de Excel.
Funciones de Agregación
Hay otro grupo de funciones, las Funciones de Agregación, que parte de ellas
provienen de la relación de funciones heredadas de Excel y nos van a facilitar el
comenzar a entender las diferencias entre el Excel tradicional y Power Pivot.
Las agregaciones permiten contraer, resumir o agrupar datos. Se encargan de
realizar un cálculo sobre una columna a partir del máximo nivel de detalle de sus
filas, afectando en principio a todas ellas, salvo que indiquemos algún tipo de filtro o
desglose descriptivo.
Veamos un ejemplo, si queremos saber el total de ventas de la empresa, crearemos
una columna calculada utilizando la función SUM():
Figura 0-12 Ejemplo de uso de la función SUM().
Hasta aquí nada nuevo, esta función ya la hemos visto en ejemplos anteriores y nos
ofrece la suma de todos los valores de la columna “[ImporteVenta]”.
Veamos ahora lo que hemos conseguido escribiendo esa función tan simple desde el
punto de vista de la visualización y uso en una tabla dinámica. Tenga en cuenta que
también hemos aplicado formato para que muestre siempre dos decimales y los
separadores de miles (el cómo hacer esto se estudió anteriormente).
Si creamos una tabla dinámica conectada a nuestro modelo en Power Pivot y
arrastramos “TotalVentas” al área de valores, nos muestra el resultado de sumar
“[ImporteVenta]” para todas las filas de la tabla y ya formateado:
Figura 0-13 TotalVentas.
Ahora lo desglosamos con una fila por cada Tienda:
Figura 0-14 TotalVentas por Tienda.
Y lo volvemos a desglosar con una columna por cada año:
Figura 0-15 TotalVentas por Tienda y Año.
Y finalmente agregamos un filtro para tener sólo las ventas de los clientes “solteros”
(EstadoCivil=Soltero/a):
Figura 0-16 TotalVentas a clientes Solteros, por Tienda y Año.
¿Cuántas fórmulas DAX ha tenido que realizar para obtener toda esta información
relativa al importe de ventas de la empresa?
¡¡¡ SÓLO UNA !!! Y manteniendo el mismo valor en el parámetro
Pero, si hubiese utilizado la función SUM (o SUMA) en el Excel tradicional ¿Cuántas
veces hubiese tenido que cambiar los rangos de celdas del parámetro que le pasa a
dicha función para obtener ese resultado? No merece la pena ni contarlos, es
evidente que uno por cada cambio.
Ahí es donde reside uno de elementos que dan esa potencia de cálculo y flexibilidad
para realizar análisis. Pero no es el único elemento, más adelante seguiremos
profundizando y entendiendo el porqué de este comportamiento tras el hecho de
crear un campo calculado (medida) tan simple en DAX.
A continuación vamos a explicar los distintos tipos de agregaciones que existen y las
funciones que hay en cada uno de ellos:
-
Aditivas: Agregan sin restricciones.
o Funciones: SUM, COUNT, COUNTROWS, AVERAGE
-
Semi-Aditivas: Agregan sólo en parte, veamos un ejemplo: necesitamos
saber el total de clientes distintos que compran en nuestras tiendas,
sabemos que en enero han sido 200 clientes, en febrero han sido 225
clientes y en marzo 210; en cambio si lo que queremos saber el total de
clientes distintos que compran en nuestras tiendas en el primer trimestre, no
podemos sumar tal cual, porque habrá clientes que nos hayan comprado
durante los tres meses de este trimestre y otros que no, por tanto, será un
número comprendido entre 225 y 635.
o Funciones: DISTINCTCOUNT
-
No Aditivas: No pueden agregar.
o Funciones: MIN, MAX
-
Personalizadas: decidimos nosotros mediante diversas expresiones DAX
cómo deben actuar. Por ejemplo, si queremos calcular un balance de
situación, habrá cuentas que sumen y cuentas que resten.
o Funciones: no hay ninguna específica, tendremos que crear
expresiones DAX más complejas que resuelvan de forma individual
cada necesidad.
En la siguiente tabla mostramos la sintaxis de estas funciones y una breve
descripción. Para conocer más detalles puede ver la ayuda del producto.
SUM(<Columna>)
Suma todas las filas de una columna.
= SUM([ImporteVenta])
COUNT(<Columna>)
Cuenta el número de filas de una
columna que tenga datos numéricos o
fechas.
= COUNT([ImporteVenta])
COUNTROWS(<Tabla>)
Cuenta el número de filas de una
tabla.
= COUNTROWS('Cliente')
= COUNTROWS( RELATEDTABLE(
'Ventas' ))
AVERAGE(<Columna>)
Devuelve el promedio de todos los
números de una columna.
= AVERAGE([ImporteVenta])
DISTINCTCOUNT(<Columna>) Cuenta el número de filas con valores
distintos de una columna.
=
DISTINCTCOUNT(Ventas[Ticket]))
MIN(<Columna>)
Devuelve el menor valor numérico de
una columna que tenga datos
numéricos o fechas.
= MIN(Ventas[TiendaSK]))
MAX(<Columna>)
Devuelve el mayor valor numérico de
una columna que tenga datos
numéricos o fechas.
= MAX(Ventas[TiendaSK]))
Funciones de navegación entre tablas a través de las relaciones
Estas funciones nos permiten navegar y obtener valores de columnas de diversas
tablas del modelo siempre que existan relaciones entre ellas.
RELATED(<Columna>)
Devuelve un valor relacionado de la columna
de otra tabla siguiendo la relación M->1.
Ejemplo: agregar una columna calculada con
la “[Poblacion]” a la tabla “Tienda” (Muchas
Tiendas -> 1 Población):
= RELATED(Geografia[Poblacion])
RELATEDTABLE(<Tabla>)
Devuelve una tabla en un contexto
especificado por los filtros indicados,
siguiendo la relación 1->M. Ejemplo: agregar
una columna con el número de clientes a la
tabla “Geografia”:
= COUNTROWS(RELATEDTABLE('Cliente'))
La función RELATED se puede utilizar, por ejemplo, para desnormalizar, creando
columnas calculadas que permitan añadir columnas de varias tablas del origen, que
estén relacionadas, a una sola tabla.
Sobre la función RELATEDTABLE volveremos más adelante, ya que se utiliza en
conjunto con otras funciones y hay que entender qué son los contextos y cómo
actúan.
DAX en la práctica
Entendiendo los contextos
Anteriormente hemos visto que con una expresión DAX muy simple, como el campo
calculado (medida) siguiente:
Nos ha permitido analizar en una tabla dinámica, las ventas totales, las ventas por
tienda y año, las ventas a clientes solteros por tienda y año, …, y así habríamos
podido seguir mostrando decenas, de informes basados en dicho campo calculado.
Pero también se encontrará a veces en el caso de que la expresión DAX que realice
no le devuelva el valor que espera, buena parte de la culpa la tienen los contextos.
Por ello, los vamos a estudiar a continuación, ya que es imprescindible conocerlos y
saber cómo se comportan para entender cualquier función DAX.
Los contextos permiten realizar análisis dinámicos, en los que los resultados de una
expresión van variando en función de las selecciones realizadas en las áreas de filas,
columnas y filtros. Debemos conocerlos y usarlos de forma eficaz, tanto para evitar
obtener resultados erróneos, como para generar expresiones eficientes.
Tenemos tres tipos contextos:
-
Contexto de Fila (Row Context)
Contexto de Consulta (Query Context)
Contexto de Filtro (Filter Context)
Contexto de Fila (Row Context)
Aplica a los elementos de la fila en cuestión, a la “fila actual”. Se utiliza, entre otros,
en las columnas calculadas. Abarca la fila que se está calculando y las filas de otras
tablas relacionadas con dicha fila. Veamos un ejemplo:
Figura 0-1 Contexto de Fila, columna calculada [PrecioNeto].
Se comporta como las fórmulas de Excel aplicadas en el interior de una tabla,
haciendo referencia automáticamente a valores de la misma fila. Si la tabla está
relacionada con otras, se tiene acceso a cualquier valor de dichas tablas que estén
relacionados con la fila actual. Para acceder a dichas tablas relacionadas,
disponemos de la función RELATED explicada anteriormente.
Hay otros tipos de casuísticas para las que DAX dispone de una serie de funciones
que iteran, en una especie de bucle interno, los cálculos sobre una tabla. De
momento es suficiente con entender bien las expuestas y asentar una buena base.
Contexto de Consulta (Query Context)
Evalúa un conjunto de datos para una celda concreta. Hace referencia a un
subconjunto de datos que se recuperan implícitamente para una fórmula y permiten
agregar elementos a las áreas de filtros, filas y columnas.
Al colocar un campo calculado o una columna con valores numéricos en el área de
valores de una tabla dinámica, el motor de Power Pivot examina los encabezados de
columna y fila, segmentos de datos y los filtros de informe para determinar el
contexto. A continuación, Power Pivot realiza los cálculos necesarios para rellenar
cada celda en la tabla dinámica. El conjunto de datos que se recupera es el contexto
de la consulta para cada celda.
Para un campo calculado (medida), es el definido por la fila y columna, más los filtros
aplicados desde segmentadores (slicers) y áreas de filtro.
Veamos un ejemplo de ventas simplificado, con un número de filas y columnas muy
reducido para entenderlo mejor. Para analizar las ventas hemos puesto en filas las
fechas, en valores el campo calculado “Sum of importe” (campo calculado implícito)
y hemos agregado dos segmentadores, uno para Cliente y otro para Producto.
Finalmente hemos filtrado sólo las ventas del Cliente “C1”:
Figura 0-2 Contexto de Consulta.
En la tabla de la izquierda (en color gris) se ven las celdas que lee el motor de Power
Pivot para obtener el valor que aparece calculado en la tabla dinámica que hay en la
parte derecha (color celeste y blanco).
Contexto de Filtro (Filter Context)
Se aplica sobre los contextos de fila y consulta, con el fin de generar excepciones y
permitirnos variar las celdas evaluadas en base a nuestras necesidades. Es decir,
permite reducir o ampliar los contextos de fila (Row context) y consulta (Query
context) mediante filtros adicionales aplicados en las funciones DAX
Hay multitud de casos en los que debemos aplicar contextos de filtro adicionales,
pero con el fin de entenderlo vamos a hacer un ejemplo sencillo en el que vamos a
calcular el ratio de ventas de cada cliente con respecto al total de ventas de la
empresa, para ello vamos a definir los siguientes campos calculados:
TotalImporte:=SUM([Importe])
TotalImporteEmpresa:=CALCULATE([TotalImporte];ALL(Ventas2))
RatioVentas:=DIVIDE([TotalImporte]; [TotalImporteEmpresa])
Figura 0-3 Contexto de Filtro.
Observe que “TotalImporteEmpresa” es siempre 656. Más adelante estudiaremos
las funciones CALCULATE y ALL, así como otras funciones que nos permiten realizar
contextos de filtro.
Como puede apreciar, hemos aplicado las buenas prácticas de crear campos
calculados con cálculos simples e ir reutilizándolos. Es preferible hacerlo con los tres
campos calculados mostrados anteriormente que con la siguiente expresión:
RatioVentas:=DIVIDE(SUM([Importe]);
CALCULATE([TotalImporte];ALL(Ventas2)) )
Tanto por la simplicidad a la hora de entenderlos, como por su posterior
reutilización. Si lo hacemos como propusimos inicialmente, podremos reutilizar los
campos calculados “TotalImporte” y “TotalImporteEmpresa” en cualquier otro
cálculo que necesitemos realizar, y si hubiese cualquier error con sólo corregirlo ahí
quedarían corregidos automáticamente todos los campos calculados que los
incluyen.
Funciones DAX
Una vez sentadas las bases, estamos capacitados para ir aprendiendo cualquier
función DAX e ir aplicándola correctamente. A continuación vamos a conocer
algunas de uso frecuente, que además se suelen utilizar en combinación con otras
de las funciones existentes.
Funciones de Agregación terminadas en “X”
Tenemos una serie de funciones de agregación terminadas en “X”, como SUMX,
COUNTX, AVERAGEX, MINX, MAXX, etc. Estas funciones iteran fila a fila sobre la
tabla que le pasamos como primer parámetro y hacen la operación indicada como
segundo parámetro, para finalmente aplicar al resultado la función de agregación
indicada.
Veamos algo que a priori nos parece muy sencillo, que además es una expresión que
podemos utilizar en las columnas calculadas (recuerde, contexto de fila), pero que
no está permitido utilizarla en los campos calculados (medidas).
En la siguiente tabla disponemos de “Cantidad” e “ImporteVenta”, pero no del
“PrecioNeto”, esto no es ningún problema es una simple división a la que además
vamos a aplicar un redondeo a cuatro dígitos:
Figura 0-4 “PrecioNeto” como columna calculada.
Si más adelante necesitamos saber la suma total de “PrecioNeto” podemos crear el
siguiente campo calculado:
TotalPrecioNeto:=SUM([PrecioNeto])
Ahora nos ponemos en la situación de que lo que necesitamos realizar ese cálculo en
un campo calculado (medida), prescindir de la columna calculada y ahorrarnos ese
espacio en disco y memoria, por tanto, vamos a la rejilla y lo creamos:
PrecioNetoX:=ROUND([ImporteVenta]/[Cantidad];4)
Pero nos encontramos con el siguiente error:
Bueno, realmente lo que queremos es un campo calculado que nos de la suma, por
tanto incluimos la función SUM de la siguiente forma:
TotalPrecioNetoX:=SUM(ROUND([ImporteVenta]/[Cantidad];4))
Y de nuevo nos encontramos con un error, que ahora es diferente:
¿Realmente no podemos hacer un campo calculado que sume el resultado de una
operación? Pues sí que podemos, pero no con la función SUM, para ello deberemos
usar la función SUMX.
TotalPrecioNetoX:=SUMX('Ventas';
ROUND([ImporteVenta]/[Cantidad];4))
Tenga mucho cuidado con la realización de cálculos incorrectos, que tendemos a
realizar al iniciarnos en el lenguaje DAX. Veamos el siguiente campo calculado:
TotalPrecioNetoMal:=ROUND(SUM([ImporteVenta])/SUM([Cantidad]);
4)
Este segundo caso, lo que hace es, primero sumar “ImporteVenta” para todas las
filas, luego sumar “Cantidad” para todas las filas y finalmente dividir ambos
resultados.
Veamos ahora el resultado de los tres cálculos sobre la tabla dinámica, el error de
cálculo cometido en el último caso es abismal:
Figura 0-5 Errores de cálculo.
Este es un caso extremo, pero sí que debe tener en cuenta que conforme vamos
haciendo campos calculados (medidas) más sofisticados, puede obtener totales
generales y subtotales que no sean igual a la suma o el promedio de su detalle. En
estos casos le serán de ayuda las funciones de agregación terminadas en “X”.
SUMX(<Tabla>;
<Expresión>)
COUNTX(<Tabla>;
<Expresión>)
AVERAGEX(<Tabla>;
<Expresión>)
MINX(<Tabla>;
<Expresión>)
MAXX(<Tabla>;
<Expresión>)
Devuelve la suma de una expresión
evaluada por cada fila de una tabla.
Devuelve el número de filas que cumplen
la expresión evaluada.
Calcula el promedio de una expresión
evaluada por cada fila de la tabla
Evalúa una expresión por cada fila de la
tabla y devuelve el menor valor
numérico.
Evalúa una expresión por cada fila de la
tabla y devuelve el mayor valor
numérico.
Funciones ALL() y ALLEXCEPT()
La función ALL se utiliza para eliminar filtros del contexto. Tiene dos sintáxis:
ALL(<Tabla>)
ALL(<Columna1>;<Columna1>;…;<Columna1>)
No puede combinar ambas opciones. Si se indica una tabla, quita todos los filtros de
la tabla especificada. Si se indica una o varias columnas, quita los filtros a las
columnas especificadas, manteniendo los filtros aplicados para el resto de las
columnas de la tabla.
Esta función no se usa por sí sola, sino que se utiliza como parámetro de otras
funciones para cambiar el conjunto de resultados sobre los que se realizarán otros
cálculos.
La función ALLEXCEPT es la opuesta en cuanto a filtros del contexto a eliminar, es
decir, mantiene los filtros del contexto aplicados a la tabla o columnas especificadas
y elimina todos las demás. También tiene dos sintaxis:
ALLEXCEPT(<Tabla>)
ALLEXCEPT(<Columna1>;<Columna1>;…;<Columna1>)
Y sobre ella aplica todo lo explicado para la función ALL.
Veamos un ejemplo de cuando usar una u otra, ya que en muchos casos es más una
cuestión de escribir menos. Si tenemos una tabla con 15 columnas y necesitamos
aplicar ALL sobre 14 de ellas, es más práctico utilizar ALLEXCEPT sobre esa única
columna sobre la que no quiero que aplique ALL. La diferencia estaría en el
comportamiento que tendría si se incluyese una nueva columna en la tabla, en el
primer caso ALL seguiría aplicando sobre las 14 columnas indicadas como
parámetros y no aplicaría ahora sobre 2 de ellas, mientras que en el segundo caso
ALLEXCEPT haría que aplicase sobre 15 columnas (se incluiría la nueva) y no aplicaría
sobre la única columna que incluimos como parámetro.
Función FILTER()
La Función FILTER nos permite realizar un filtro sobre una tabla. Su sintaxis es:
FILTER(<Tabla>;<Filtro>)
<Tabla>: es la tabla que se va a filtrar. Tenga en cuenta que bien puede ser
directamente una tabla o una expresión que devuelva una tabla como resultado.
<Filtro>: Es una expresión booleana, es decir, el resultado de evaluarla ha de ser
Verdadero o Falso (True or False). Por ejemplo: [ImporteVenta] > 0,
[Producto]=“P2”, …
Esta función no se usa por sí sola, sino que se utiliza como parámetro de otras
funciones para cambiar el conjunto de resultados sobre los que se realizarán los
cálculos.
La función FILTER se puede utilizar como parámetro en funciones como CALCULATE,
COUNTROWS, SUMX, etc.
Si conoce el lenguaje SQL, le conviene saber que tiene ciertas similitudes con
la condición WHERE.
Veamos un ejemplo de uso:
FILTER(Ventas2;[Producto]="P2")
Más adelante veremos ejemplos adicionales utilizando FILTER como parámetro de
otras funciones que iremos estudiando.
Función CALCULATE()
La función CALCULATE evalúa una expresión en un contexto que ha sido modificado
por los filtros que se le han pasado como parámetros. Su sintaxis es:
CALCULATE(<Expresión>;<Filtro1>;<Filtro2>;…;<FiltroN>)
Todos los parámetros de “Filtro” aplicados funcionan como si estuvieran dentro de
una función Y() (AND()), es decir, la expresión aplicará sólo a las filas que cumplan
todos los filtros.
Como esta definición le puede decir poco en estos momentos, veamos con otras
palabras más entendibles para cualquier usuario de Excel. CALCULATE es como la
función SUMAR.SI(), pero su potencia y flexibilidad se ha aumentado de forma casi
inagotable. Pero, ¿Esto qué quiere decir realmente? Pues que la función CALCULATE
en lugar de aplicar sólo a “SUMAR” aplica a cualquier expresión DAX que le pasemos
como primer parámetro, y que en lugar de la condición “SI” aplica a todos los filtros
que le pasemos como parámetro. Recuerde que el concepto de filtro se utiliza sólo
para seleccionar una parte de los valores seleccionados, sino que es un cambio a
contexto de filtro, por lo que puede seleccionar un número de filas superior a las
filtradas en un momento dado.
Vamos a mostrar un ejemplo muy básico emulando la función SUMAR.SI(), que
aunque es poco útil, nos ayudará a entender mejor la función CALCULATE:
SumarImporteSiProductoP2:=CALCULATE(SUM([Importe]);
Ventas2[Producto]="P2")
SumarImporteSiProductoP2:=CALCULATE(SUM([Importe]);
FILTER(Ventas2;[Producto]="P2"))
Las dos expresiones anteriores son equivalentes. Hemos utilizado una expresión de
suma y hemos aplicado un filtro para que sólo sume los importes del producto “P2”.
Puede comprobar que funciona correctamente en la siguiente imagen:
Figura 0-6 Cálculo equivalente a SUMAR.SI() realizado con CALCULATE().
Retomemos el ejemplo que vimos anteriormente cuando explicamos el Contexto de
Filtro, ahora seremos capaces de entenderlo con todo detalle:
TotalImporte:=SUM([Importe])
TotalImporteEmpresa:=CALCULATE([TotalImporte];ALL(Ventas2))
Hemos utilizado una expresión de suma y hemos aplicado un contexto de filtro, para
que en lugar de aplicar los filtros que haya definido el usuario en la tabla dinámica,
aplique siempre a todas las filas de la tabla 'Ventas2', ya que la función ALL() aquí
significa “devolver todas las filas de la tabla ventas2 sin filtrar”.
A continuación explicaremos las claves del funcionamiento de CALCULATE, para ello
debemos entender cómo se comportan los filtros:
1. Los parámetros de “Filtro” modifican el contexto de la tabla dinámica,
cambiándolo a contexto de filtro:
a. Si el argumento de filtro actúa sobre un campo que “Ya” está en la
tabla dinámica, anula ese contexto y activa el contexto de filtro.
b. Si el argumento de filtro actúa sobre un campo que “No” está siendo
utilizado en la tabla dinámica, lo agrega al contexto de filtro.
Vamos a exponer un tercer ejemplo de uso de la función CALCULATE. En este caso
algo que tiene cierta complejidad y un pobre rendimiento en sistemas de bases de
datos relacionales, pero que aquí se realiza con mucha facilidad y muy buen
rendimiento. Necesitamos conocer las ventas acumuladas desde el inicio de los
tiempos hasta una fecha dada, para ello utilizamos la siguiente expresión DAX:
VentasAcumuladas:=CALCULATE([TotalVentas]; FILTER(ALL(Fecha);
Fecha[FechaSK] <= MAX(Ventas[FechaSK]) ) )
Veamos el resultado en una tabla dinámica para entenderlo mejor:
Figura 0-7 Ventas y VentasAcumuladas.
Funciones de Inteligencia de Tiempo (Time Intelligence)
La mayoría de los sistemas analíticos actuales incorporan una serie de características
avanzadas para el tratamiento del tiempo. En este caso Power Pivot y DAX no van a
ser menos, también las incorporan. Este conjunto de funciones nos permiten
manipular los periodos de tiempo, que es un requerimiento muy habitual en BI.
Hay un requerimiento sencillo, pero importante, que debemos tener en cuenta, para
poder aplicarlas necesitamos disponer de una columna cuyo tipo de datos sea
“Date”.
Las funciones de tiempo nos permiten:
Obtener fechas concretas.
Obtener un conjunto de fechas.
Evaluar una expresión sobre un periodo de tiempo especificado.
Hay un grupo devuelve un día concreto, algunas de éstas son:
FIRSTDATE(DateColumn)
LASTDATE(DateColumn)
FIRSTNONBLANK(DateColumn, Expression)
LASTNONBLANK(DateColumn, Expression)
STARTOFMONTH(DateColumn)
ENDOFMONTH(DateColumn)
Etc.
No vamos a estudiarlas una por una, ya que son funciones que bien por su nombre,
bien por existir en Excel, son muy sencillas de consultar en la ayuda y comenzar a
utilizarlas.
Hay otro grupo que lo que devuelve es un conjunto de fechas, algunas de éstas son:
DATEADD(DateColumn, Numero_de_intervalos, intervalo)
DATESBETWEEN(DateColumn, FechaInicio, FechaFin)
DATESINPERIOD(DateColumn, Numero_de_intervalos, intervalo)
PARALLELPERIOD(DateColumn, Numero_de_intervalos, intervalo)
Etc.
Veamos a continuación un ejemplo que nos ayudará a entender la utilidad de este
tipo de funciones. Es muy habitual que cuando estemos trabajando con un periodo
de tiempo queramos ver el resultado que se obtuvo en el mismo periodo del año
anterior, para ello, una de las funciones que podemos utilizar es PARALLELPERIOD:
TotalVentas:=SUM([ImporteVenta])
VentasAñoAnterior:=CALCULATE([TotalVentas];
PARALLELPERIOD(Fecha[Fecha];-1;year))
VentasTrimestreAnterior:=CALCULATE([TotalVentas];
PARALLELPERIOD(Fecha[Fecha];-1;quarter))
Que nos devuelven el siguiente resultado:
Figura 0-8 Comparativa con año y trimestre anteriores.
Y finalmente veremos un tercer grupo que evalúan una expresión en un periodo de
tiempo:
TOTALYTD(Expresión, DateColumn, Filtro) -- Año
TOTALQTD(Expresión, DateColumn, Filtro) -- Trimestre
TOTALMTD(Expresión, DateColumn, Filtro) -- Mes
Etc.
Veamos un ejemplo de uso de TOTALYTD y TOTALQTD, que nos permite realizar un
acumulado de ventas dentro del año actual, inicializándose a cero automáticamente
para cada año.
TotalVentas:=SUM([ImporteVenta])
TotalAñoActual:=TOTALYTD([TotalVentas]; Fecha[Fecha])
En la siguiente imagen puede ver el resultado obtenido:
Figura 0-9 Totales por año y trimestre.
Ejemplo práctico DAX
A continuación vamos a ver algunos ejemplos, que nos permiten definir un informe
de análisis del ticket medio en nuestra empresa.
Estos son los cálculos que hemos utilizado:
TotalVentas:=SUM(Ventas[ImporteVenta])
TotalCantidad:=SUM([Cantidad])
NºOperaciones:=COUNTROWS(VALUES(Ventas[Ticket]))
TicketMedio(Importe):=DIVIDE([TotalVentas]; [NºOperaciones])
TicketMedio(Cantidad):=DIVIDE([TotalCantidad];
[NºOperaciones])
VentasAcumuladas:=CALCULATE([TotalVentas]; FILTER(ALL(Fecha);
Fecha[Fecha] <= MAX(Fecha[Fecha])))
Con esta serie de cálculos podemos obtener el siguiente informe:
Figura 0-10 Informe sobre el ticket medio.
Como puede observar, no es suficiente con hacer los cálculos en DAX. Una vez
llegados a este punto, tenemos que ser capaces de mostrarlos con el mayor impacto
visual posible. Más adelante iremos profundizando en esas técnicas de visualización,
conociendo las posibilidades de las herramientas de las que disponemos y
mostrando múltiples ejemplos de uso.
Si se encuentra realizando alguno de los cursos o Másters ofertados por SolidQ,
podrá disponer de diversos ejemplos completos, en los que podrá ver todos los
detalles, desde la definición del modelo, pasando por el proceso de carga (ETL),
siguiendo por el enriquecimiento de la información y finalizando con las técnicas a
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